调度是决策的一种形式,在军事、航天、能源、工业制造和农业生产等众多领域发挥重要的作用。目前有关调度问题的研究集中于生成实际可用调度计划的系统,调度问题的研究方向更加细分,注重特定调度环境和调度目标的范围内寻求最优调度方案。特别是随着各类新算法的提出和完善,在满足调度策略和规则前提下,通过改进调度算法以获得最优调度方案成为理论研究和应用相结合的重要方式。本文以水面大型舰艇及其所载多种类型的执行特定任务的飞机调度目标为背景,研究以多智能体技术建立形式模型,在宽约束条件下,采用遗传算法得到可行的调度方案。任务调度系统控制框架结构采用集中控制式和分布控制式两种主要方式相结合,根据离散的任务调度系统具有定时时间序列特征的特点,混合串行任务调度和并行任务调度两种模式,给出系统的数学模型和必要的约束条件。在智能体技术的基础上,建立了多智能体任务调度系统的形式模型。论文介绍了任务调度遗传算法的基本概况,采用分段结构染色体编码的思想,利用可安排集的动态特性生成可行的任务调度算法,给出任务调度目标函数,设计三种遗传算子和辅助修正算子,给出了仿真结果。针对标准遗传算法在编码环节中可能出现的不可行调度,结合遗传算法和局部启发式搜索算法,通过采用优先级规则的分段编码方法,减少不可行调度的产生,进而提高生成调度方案的可靠性和执行效率。对于任务节点数的变化和调度任务执行次序任务指定的情况,该算法也可得到满意的结果。